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钻井模型与机器学习耦合的实时卡钻预警技术 被引量：15
1
作者 李紫璇 张菲菲 +3 位作者 祝钰明 吴墨染 刘泳敬 于琛 《石油机械》 北大核心 2022年第4期15-21,93,共8页
在现场钻井过程中,由于未考虑井眼清洁状况,导致基于钻井模型的卡钻分析模型的应用受限,只能达到卡钻后识别,并不能实现真正意义上的卡钻预警。为此,基于瞬态岩屑运移模型和改进的摩阻扭矩模型,结合邻井历史录井数据,使用贝叶斯优化算... 在现场钻井过程中,由于未考虑井眼清洁状况,导致基于钻井模型的卡钻分析模型的应用受限,只能达到卡钻后识别,并不能实现真正意义上的卡钻预警。为此,基于瞬态岩屑运移模型和改进的摩阻扭矩模型,结合邻井历史录井数据,使用贝叶斯优化算法对钻井模型进行训练,使钻井模型更适应当前区块,提高卡钻事故预测结果。采用钻井模型与机器学习相耦合的方法,提出了基于录井数据的实时卡钻预警技术。通过实时录井数据的输入,采用训练后的模型对卡钻风险参数进行实时监测。实例分析结果表明,该模型能够捕捉到卡钻是否发生,同时能够对要发生的卡钻进行分类,并在事故发生前给出预警信号。该方法将井眼清洁加入到卡钻风险预测,可为钻井作业提供更为全面的决策支持,帮助工程技术人员及时采取有效措施避免卡钻发生,缩短非生产时间。 展开更多
关键词 实时卡钻监测 钻井模型 机器学习 贝叶斯优化 时序数据分析
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基于数据挖掘的金融时序数据分析
2
作者 李慧玲 《兵工自动化》 北大核心 2024年第12期35-37,54,共4页
为提高金融时序数据分析评估及预测性能,在研究数据挖掘、极大似然估计、序贯参数学习等模型基础上,设计一种序贯贝叶斯学习方法来估计非对称广义自回归条件异方差(autoregressive moving average,GARCH)模型。考虑杠杆效应,描述收益率... 为提高金融时序数据分析评估及预测性能,在研究数据挖掘、极大似然估计、序贯参数学习等模型基础上,设计一种序贯贝叶斯学习方法来估计非对称广义自回归条件异方差(autoregressive moving average,GARCH)模型。考虑杠杆效应,描述收益率和波动率之间的负相关关系,从而解决股票模拟模型估计中的复杂数值问题。通过仿真分析,结果表明:该模型能较好地模拟股票波动及价格趋势,具备有效性。 展开更多
关键词 金融大数据 数据挖掘 时序数据分析 序贯贝叶斯 股票模拟
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多尺度特征融合的光伏电站故障诊断 被引量：2
3
作者 那峙雄 孙涛 +2 位作者 来广志 王栋 张长志 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第10期300-308,共9页
为了高效率、低成本地发现光伏电站设备故障,提出了一种多尺度时序特征融合的故障诊断深度学习模型。组合多种尺度的卷积操作,实现了多尺度时序特征提取,能够使网络过滤输入数据的噪点,同时又不丢失数据的关键信息;针对光伏电站监测数... 为了高效率、低成本地发现光伏电站设备故障,提出了一种多尺度时序特征融合的故障诊断深度学习模型。组合多种尺度的卷积操作,实现了多尺度时序特征提取,能够使网络过滤输入数据的噪点,同时又不丢失数据的关键信息;针对光伏电站监测数据长序列、多维度的特点,采用带有注意力机制的长短时记忆循环网络提取数据中的序列特征;使用了度量学习的损失函数辅助训练,进一步提升模型辨别能力。另外,设计了一种数据规范化算法,能够通过不同设备之间的横向比较和不同日期之间的纵向比较,将监测数据转化为相对度量值,从而矫正设备、天气等因素对监测数据的干扰。实验表明,配合数据规范化算法,该模型在真实的电站监测数据上能够达到95%以上的诊断准确率,明显优于已有的诊断算法,能够满足实际应用场景的故障诊断需求。 展开更多
关键词 故障检测 深度学习 时序数据分析 光伏电站
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深度学习算法在工业物联网中的应用 被引量：1
4
作者 张卫东 张宇辰 石锋 《集成电路应用》 2023年第7期204-205,共2页
阐述一种端云协同物联网系统架构,在边缘端使用命令随机砍伐森林和孤立森林两种机器学习算法进行异常变化点检测,依据异常变化值实施报警,基于历史时序数据进行趋势预测。
关键词 时序数据分析 神经网络 边缘计算
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广深珠的财政支出对经济增长的影响
5
作者 兰丹 《特区经济》 2013年第7期20-22,共3页
政府财政支出构成促进经济增长的重要因素之一。为了分析经济增长中财政支出的贡献,本文以广东省政府财政支出对地区生产总值进行时间序列分析;以深圳市和珠海市财政支出对FDI和外贸的影响为研究对象,进行脉冲响应分析。实证结果表明,... 政府财政支出构成促进经济增长的重要因素之一。为了分析经济增长中财政支出的贡献,本文以广东省政府财政支出对地区生产总值进行时间序列分析;以深圳市和珠海市财政支出对FDI和外贸的影响为研究对象,进行脉冲响应分析。实证结果表明,广东省的财政支出对地区生产总值有显著的正向影响;珠海市政府支出对FDI的冲击影响较大,而深圳市政府支出对外贸的冲击影响较大。 展开更多
关键词 经济增长 政府财政支出 时间序列分析
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劳动力有效人力资本构成对经济增长的影响——基于湖北省时间序列数据的分析
6
作者 汪曦 张智敏 《教育与经济》 CSSCI 北大核心 2015年第3期38-43,共6页
本文从有效人力资本的视角出发，利用湖北省1978～2010年经济与教育方面的时间序列数，分析了各级教育对经济发展实际影响的差异特征。在ADF检验的基础上，采用协整检验、VEC模型以方差分解技术对各级教育对经济增长的实际贡献和动态影... 本文从有效人力资本的视角出发，利用湖北省1978～2010年经济与教育方面的时间序列数，分析了各级教育对经济发展实际影响的差异特征。在ADF检验的基础上，采用协整检验、VEC模型以方差分解技术对各级教育对经济增长的实际贡献和动态影响进行了描述与解读。研究发现：有效人资本对湖北省经济增长发挥了有限的促进作用，其具体影响在不同层级的有效人力资本之间存在明的差异。要更好地发挥有效人力资本对经济增长的促进作用，一是要促进有效人力资本的深度开发， 展开更多
关键词 有效人力资本 经济增长 时间序列分析
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基于迁移学习的交互时序数据可视化生成方法
7
作者 周姿含 王叙萌 陈为 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期239-246,共8页
为了解决时序数据间分布不一致的问题,使模式分析更容易应用于其他数据,提出基于迁移学习的交互式时序数据可视化生成方法,将迁移成分分析应用于时序数据提取的特征.将用户在其中一个时序数据上的分析作为标签,在该源域上训练分类器并... 为了解决时序数据间分布不一致的问题,使模式分析更容易应用于其他数据,提出基于迁移学习的交互式时序数据可视化生成方法,将迁移成分分析应用于时序数据提取的特征.将用户在其中一个时序数据上的分析作为标签,在该源域上训练分类器并应用到多个目标域,对多个不同目标域的时序数据的模式进行批量推荐.通过真实的天气数据和轴承信号数据的2个案例分析和专家访谈,验证了利用该方法能够提高时序数据探索的效率,减少数据分布不一致问题带来的影响,体现该方法的有效性和实用性. 展开更多
关键词 交互式可视化生成 迁移学习 时序数据可视分析 模式推荐
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某皮肤病专科医院2013—2017年门诊量季节变动趋势分析 被引量：7
8
作者 周国江 蒋雪炳 +2 位作者 袁东 罗剑锋 孙虹 《上海预防医学》 CAS 2019年第1期70-73,共4页
【目的】分析某皮肤病专科门诊量随季节波动的变化规律,为改善医政部门管理,优化服务流程,合理配置卫生人力资源提供科学依据。【方法】利用时间序列数据季节指数法对某皮肤病专科医院2013年1月至2017年12月的皮肤病门诊量进行统计分析... 【目的】分析某皮肤病专科门诊量随季节波动的变化规律,为改善医政部门管理,优化服务流程,合理配置卫生人力资源提供科学依据。【方法】利用时间序列数据季节指数法对某皮肤病专科医院2013年1月至2017年12月的皮肤病门诊量进行统计分析。【结果】医院门诊量近5年呈逐年增长的趋势,季节指数显示2月份和7月份分别为每年的谷底(73.59%)和最高峰(122.74%),第一、三季度分别是全年的最低(85.81%)和最高(115.61%)。【结论】医院管理部门应该根据门诊量的动态变化适时调整卫生人力资源,并结合当月(季)就诊病人的疾病种类开展相应的健康宣教和就医引导。 展开更多
关键词 门诊量 时间序列数据季节指数分析法 皮肤病
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介入导管室手术量季节变动分析
9
作者 顾梅 王雪梅 施海彬 《中华介入放射学电子杂志》 2023年第2期182-185,共4页
目的探讨医院介入导管室手术量季节变动特征,为加强介入导管室管理、合理配置介入医疗资源提供科学依据。方法应用时间序列数据季节指数分析法,对我院介入导管室2004年—2018年手术量进行统计,分析手术量随时间的变化趋势。结果15年间... 目的探讨医院介入导管室手术量季节变动特征,为加强介入导管室管理、合理配置介入医疗资源提供科学依据。方法应用时间序列数据季节指数分析法,对我院介入导管室2004年—2018年手术量进行统计,分析手术量随时间的变化趋势。结果15年间的手术量总体呈现逐年上升的趋势,并且随季节变化而出现规律性变化。季节指数显示每年7、9月份为最高峰期,1、2月份为低谷期,第三季度达到最高,第一季度最低。结论根据介入导管室手术量季节变化规律,采取有针对性的举措,科学组织管理介入手术治疗各项工作,合理分配介入医疗资源,努力实现医疗资源配置最优化和服务患者效用最大化。 展开更多
关键词 介入手术 手术量 时间序列季节指数分析法 季节变动
原文传递
移动基站研发中的大数据运用
10
作者 赵松峄 姚劲松 +2 位作者 柏青 刘继民 吕平宝 《移动通信》 2017年第22期62-70,共9页
移动基站产品(如4G LTE/5G移动基站、物联网基站)的研发过程非常复杂,基站的各个软件模块彼此依赖,而系统性能分析和故障定位依赖于对各软件模块产生的海量日志数据的挖掘。将物理层、MAC层、RRC层等层间数据相互关联变得非常必要,这能... 移动基站产品(如4G LTE/5G移动基站、物联网基站)的研发过程非常复杂,基站的各个软件模块彼此依赖,而系统性能分析和故障定位依赖于对各软件模块产生的海量日志数据的挖掘。将物理层、MAC层、RRC层等层间数据相互关联变得非常必要,这能明显提高产品开发过程的效率和研发产品质量。首先介绍了无线大数据的特点,并分析了其面临的问题;然后研究了如何处理数据,包括数据采集,特别是联合跨层数据采集、提取、非结构化数据格式在分布式数据库中的转换以及各域数据之间的同步方法,详细阐述了结果数据和过程数据两类数据的分析方法;最后展望无线网络数据规模进一步扩大后对平台的需求和相关的应用前景。 展开更多
关键词 日志分析 时间序列分析 过程数据分析
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